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深度ResUnet与ResUnet++：新一代的语义分割神器倪澄莹George
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医学类使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集计算机C9硕士_算法工程师数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉 TransUNet UNet
息肉数据集/息肉瘤分割项目解决（已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的（肠胃）息肉用于器官内部息肉瘤分割，息肉目标检测，息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务，特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型（如Tra
L8打卡学习笔记无涯学徒1998 学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面：SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面，称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量：支持向量是离分隔超平面最近的样本点，它们决定了超平面的
P5学习笔记无涯学徒1998 python pytorch
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchv
深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用小白学视觉深度学习人工智能
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：DeepHubIMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布，也称为高斯分布，是一种连续概率分布，由其概率密度函数(PDF)定义：pdf(x)=(1/(σ*sqrt(
深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜由参数共享引出的特征图｜08 漂亮_大男孩表示学习深度学习学习 cnn
如是我闻：FeatureMap（特征图）的概念与ParameterSharing（参数共享）密切相关。换句话说，参数共享是生成FeatureMap的基础。FeatureMap是卷积操作的核心产物，而卷积操作的高效性正是由参数共享带来的。下面我们详细看一下FeatureMap和ParameterSharing之间的关系：1.什么是FeatureMap？定义：FeatureMap是卷积操作生成的输出结
探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统孟振优Harvester
探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统，由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务，通过机器学习算法理解用户的观影偏好，并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件：数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
Topaz Video AI——视频修复爱研究的小牛 AIGC—视频 AIGC
一、TopazVideoAI介绍及使用TopazVideoAI是一款基于人工智能的视频增强和修复软件，主要用于提升视频质量、去噪、插帧和分辨率提升。它利用深度学习技术对视频进行智能化处理，使得视频看起来更加清晰和流畅。TopazVideoAI特别适合那些需要修复旧视频、提升低分辨率视频质量的用户。二、TopazVideoAI的主要功能视频去噪：通过AI模型去除视频中的噪点，使画面更加干净。分辨率提
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2025数学建模美赛B题完整建模思路——管理可持续旅游业鹿鹿数模数学建模
2025MCM问题B：管理可持续旅游业以下是我们对该题目的赛题分析，由于完整内容过长，因此在此处放出部分内容，欢迎从文末小卡片处加群获取。赛题分析以下内容包括三个主要部分：(1)题目的中文翻译(2)对题目的整体分析与思路综述(3)对题目要求的逐项详细分析与求解思路。本文的撰写将综合运用多元的数学模型、算法以及机器学习/深度学习的方法，并在必要时给出题外假设与可行的创新性思路，以期为参赛者提供较为系
使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机 QQ_767172261 无人及视角 YOLO 无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
AlphaFold2的思路总结（十五） xiaofengzihhh 蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了，我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路具体来看，AlphaFold2主要利用多序列比对（MSA），把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分：神经网络EvoFormer和结构模块（Structuremodule）。一、EvoFormer 在EvoFormer中，主要是将图网络（Graphnetworks）
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Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一，其简洁、易用、高效的特点，让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例，帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究计算机软件程序设计机器学习深度学习人工智能舆论检测
【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及，信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活，也为社会科学研究提供了新的视角和工具。舆论分析作为社会科学研究的一个重要分支，其目的是通过收集和分析网络上的公众意见和情感倾向，来了解人们对特定事件或话题的看法和态度。近年来，基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步，这为提高舆论分析的准确性和效
深度学习利用数据加载、预处理和增强数据提高模型的性能 weixin_30777913 人工智能深度学习
深度学习数据预处理是一个关键步骤，旨在提高模型的性能和准确性。通过数据加载、预处理和增强，可以显著提高深度学习模型的性能和准确性。在实际应用中，需要根据具体的数据和任务来选择合适的预处理和增强技术。以下将详细论述并举例说明如何加载、预处理和增强数据。一、数据加载在深度学习中，数据加载是第一步。这通常涉及到从各种数据源（如CSV文件、数据库、图像文件夹等）中读取数据。以DeepLearning4J（
【深度学习】搭建PyTorch神经网络进行气温预测睡不着还睡不醒深度学习深度学习 pytorch 神经网络
第一步数据加载与观察①导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.optimasoptimimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlibinline②加载数据features=pd.read_csv("te
深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆皮皮冰燃深度学习深度学习语言模型 langchain
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PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步 AI_小站 pytorch 人工智能 python transformer 深度学习大模型 LLM
用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了，看完你就能自己搭个神经网络，喂点数据进去，再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch，得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究，主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
计算机视觉：卷积核每天五分钟玩转人工智能计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像
浅谈人群扩展（lookalike）模型 eso1983 算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中，找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展（相似人群扩展）中常用算法模型的解析，涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签（兴趣
【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN） IT古董人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一种深度学习模型框架，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个对抗网络组成，通过彼此博弈的方式训练，从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
InceptionV1实现猴痘病识别案例小叮当爱咖啡计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题，使用了1*1的卷积核实现降维操作，以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用：降低输入特征图的通道数，减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积，3*3卷积
Python 深度学习实战：生成对抗网络 AI天才研究院深度学习实战 AI实战 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来较火热的深度学习模型之一，其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同，GAN可以生成真实有效的数据，无需人工标注数据。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器通过学习，根据噪声或随机变量（latentvar
【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN） IT古董人工智能深度学习机器学习深度学习 cnn 人工智能
卷积神经网络（CNN）概念简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层（ConvolutionalLayer）使用卷积核（滤波器）在输入上滑动，提取局部特征。
NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？ DO_Community 技术科普商业建议人工智能 gpu算力 DigitalOcean ai AIGC
近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习模型的广泛应用，GPU（图形处理单元）作为加速计算的重要硬件，在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发，对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？ AIWritePaper官方账号 Prompt ChatGPT AIWritePaper chatgpt 人工智能深度学习 AI写作 AIGC
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WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络池央生成对抗网络人工智能神经网络
1.背景与问题生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践 dilvx 机器学习
LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy，支持市面上主流的格式和算法。大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化，包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。量化主要是为了节省存储空间，用int4,int8来重新表示fp16，将模型的显存占用控制在200G可接受的范围下。值得注意的是，在transformer架构下，计算的瓶颈主要在显存带宽
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我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
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这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
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oracle 中数据类型为clob的编辑知了ing oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
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1. DStream的类说明文档： /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
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java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
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Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac java eclipse 快捷键 ide
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